Использование генеративного искусственного интеллекта для трансформации бизнеса Май-Лан Томсен Буковец, вице-президент AWS по технологиям, рассказывает о важности использования генеративного ИИ для обеспечения цифровых преобразований в бизнесе. Она подчеркивает роль данных в настройке приложений с генеративным ИИ и установлении контактов с клиентами с помощью инновационных технологий, таких как создание генеративного контента.
Мощь генеративного искусственного интеллекта Генеративный ИИ создает новый контент на основе изученных шаблонов из существующих данных. Май-Лан подчеркивает, что эта возможность может революционизировать бизнес-операции, трансформируя процессы мышления и улучшая взаимодействие с клиентами за счет персонализированного взаимодействия с использованием изображений, текста, аудио и видео.
Рост объема данных Приводит в движение маховик генеративного искусственного интеллекта Экспоненциальный рост объема структурированных и неструктурированных данных создает эффект "маховика" для создания искусственного интеллекта. Базовые модели, разработанные на основе массивных наборов данных, создают более индивидуальные модели, которые расширяют возможности приложений, генерируя еще более ценные данные в рамках цикла обратной связи системы.
Важность высококачественных корпоративных данных "Высококачественные корпоративные данные играют решающую роль в повышении точности и надежности интеллектуальных систем генерации". Mai-Lan подчеркивает, что предприятия должны уделять приоритетное внимание использованию безопасных и корректных высококачественных корпоративных данных при внедрении индивидуальных решений, таких как точная настройка или непрерывное предварительное обучение.
Методы кастомизации с использованием собственных бизнес-данных Различные методы, такие как разработка подсказок, помогают эффективно настраивать базовые модели без их переподготовки. Поисковая расширенная генерация (RAG) позволяет внешним источникам дополнять подсказки, в то время как тонкая настройка предполагает обучение существующих FMS наборам данных, специфичным для предметной области, и создание специализированных знаний, адаптированных к конкретным контекстам.
Улучшенная настройка моделей с помощью Amazon Bedrock "Amazon Bedrock предоставляет расширенные возможности для настройки моделей, позволяя пользователям легко подключать свои собственные бизнес-наборы данных". Платформа поддерживает множество методов, включая интеграцию RAG, которая упрощает процесс расширения, обеспечивая соответствующие ответы от базовых моделей.